文章目录0前言1深度学习实现动物识别与检测2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2输入端3.3基准网络3.4Neck网络3.5Head输出层4数据集准备4.1数据标注简介4.2数据保存5模型训练5.1修改数据配置文件5.2修改模型配置文件5.3开始训练模型6实现效果6.1图片效果6.2视频效果6.3摄像头实时效果7最后0前言🔥优质竞赛项目系列，今天要分享的是🚩基于深度学习的动物识别算法研究与实现该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！🥇学长这里给一个题目综合评
如果小伙伴第一次看到这篇文章，可以先浏览一下我这个系列的上一篇文章：政安晨：【完全零基础】认知人工智能（一）【超级简单】的【机器学习神经网络】——预测机https://blog.csdn.net/snowdenkeke/article/details/136139504导入神经元是神经网络的基本组成单元，其底层算法主要包括输入加权和激活函数两个部分。首先，神经元接收来自其他神经元传递过来的输入信号，并对每个输入信号进行加权求和。每个输入信号都有一个对应的权重，用来表示该信号在神经元中的重要性，加权求和的过程可以用下面的公式表示：[\text{{加权和}}=\sum_{{i=1}}^nw_i\c
一、理论什么是混淆矩阵？其实就是把所有类别的预测结果与真实结果按类别放置到了同一个表里，在这个表里我们可以清楚地看到每个类别正确识别的数量和错误识别的数量。混淆矩阵在什么情况下最好呢？答案是类别不平衡时。混淆矩阵是除了ROC曲线和AUC之外的另一个判别分类好坏程度的方法。TP=TruePositive=真阳性（真实为0，预测为0，即将正类预测为正类）FP=FalsePositive=假阳性（真实为1，预测为0，即将负类预测为正类）FN=FalseNegative=假阴性（真实为0，预测为1，即将正类预测为负类）TN=TrueNegative=真阴性（真实为1，预测为1，即将负类预测为负类）针对
文章目录1、Nginx基础监控2、监控主要指标：3、监控指标收集：1、Nginx基础监控nginx作为web服务器以其高性能与抗并发能力被越来越多用户使用。nginx的ngx_http_stub_status_module模块提供了基本的监控功能。另外，若想要实现监控功能，也可以采用第三方软件Zabbix，可以实现进程和端口的监控，通过触发器的方式发送警告。但本文只先介绍nginx自带的监控功能。2、监控主要指标：1）基本活跃指标Accepts（接受）、Handled（已处理）、Requests（请求数）是一直在增加的计数器。Active（活跃）、Waiting（等待）、Reading（读）、
文章目录1.效果图2.cnmaps简介及安装2.1写在前面2.2cnmaps简介和安装3.导入库4.定义绘图函数4.1使用get_adm_maps返回地图边界4.2ax.contourf绘制填色图4.3clip_contours_by_map基于填色图和地图边界进行裁剪和白化处理4.4draw_map或者draw_maps绘制地图边界5.导入数据并绘图6.代码完整版1.效果图2.cnmaps简介及安装2.1写在前面前序博文Python气象数据可视化学习笔记5——基于cartopy绘制contour并对中国地区进行白化（包含南海）的阅读和收藏量都很高，感觉大家还是有很多地图白化裁剪的需求。但是在
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这里写目录标题一、定时器概述（了解）1.1，软件定时原理1.2，定时器定时原理1.3，STM32定时器分类1.4，STM32定时器特性表1.5，STM32基本、通用、高级定时器的功能整体区别二、基本定时器（掌握）2.1，基本定时器简介（了解）2.2，基本定时器框图（熟悉）2.3，定时器计数模式及溢出条件（熟悉）2.4，定时器中断实验相关寄存器（了解）2.5，定时器溢出时间计算方法（掌握）2.6，定时器中断实验配置步骤（掌握）2.7，编程实战：定时器中断实验（掌握）